保護中: 未観測共通項がある場合のLiNGAM(2)未観測共通原因を和としてモデル化するアプローチ

グラフ理論

2024.03.16 2022.03.14

AIシステム設計・意思決定構造の設計を専門としています。
Ontology・DSL・Behavior Treeによる判断の外部化、マルチエージェント構築に取り組んでいます。

Specialized in AI system design and decision-making architecture.
Focused on externalizing decision logic using Ontology, DSL, and Behavior Trees, and building multi-agent systems.

統計的因果推論と探索について | Deus Ex Machina より:

2022年3月15日 4:12 AM

[…] 未観測共通項がある場合のLiNGAM(2)未観測共通原因を和としてモデル化するアプローチ […]

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独立成分分析で未観測共通原因をモデルに組み込むLiNGAMアプローチ | Deus Ex Machina より:

2022年5月3日 4:47 PM

[…] 次回は、未観測共通原因f1,…,fLを明示的にモデルに組み込まないアプローチについて述べる。 […]

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LiNGAMアプローチ仮定(線形性、非巡回性、非ガウス性)の拡張 | Deus Ex Machina より:

2022年5月3日 4:50 PM

[…] 因果的関係を統計的に推論する機械学習技術の参考図書である機械学習プロフェッショナルシリーズ「統計的因果探索」より。前回は、LiNGAMモデルの具体的なアプローチのうち、未観測共通原因を明示的にモデルに組み込まないアプローチについて述べた。今回はLiNGAMアプローチの代表的な拡張モデルについて述べる。 […]

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